技術書典2を終えて＆新刊委託のお知らせ – みかんProject
みかんProjectのKashikenです。 先週末4/5(日)、秋葉原UDX AKIBA SQUAREにて技術書典2が開催され、みかんProjectもサークル参加しました。 新刊として、『Marmalade増刊号 ステップアップのための表面実装活用術』を頒布し、予想よりも多くの参加者様にお求め頂くことができました。 当日は悪天候でお足元の悪い中、スペースにお越しくださった皆様、ありがとうございました。 まずはお礼から みかんProjectのイベント参加は今回で4回目、刊行した書籍も3冊目と、まだまだ活動実績は長くはありませんが、少しづつ顔なじみの方も増えてきて、イベントの場や、Twitterなどで感想や温かい言葉を頂けることも増えてきました。 毎回新刊の刊行前には、ちゃんと満足頂ける内容になっているかヒヤヒヤなのですが、そんな中での皆様とのコミュニケーションは大変励みになります。 今後と
実際に運用してみてわかった、大規模Mastodonインスタンスを運用するコツ - pixiv inside
おはようございます、ImageFlux開発責任者のharukasanです。3日前の4月14日、ピクシブではPawooが急にリリースされることになりまして、ここ数日はずっとPawooサーバにログインしていました。このPawooサーバ、既にピクシブの監視体制に入っており、アラート受信後インフラエンジニアが障害対応できる仕組みを整えています。案の定、リリース直後の15、16日は週末にもかかわらずアラートを受け取ることになり、サーバにはりつくことになったわけです。どんなシステムであろうとアラートを受け取ったら対応する、それが我らインフラエンジニアです。 pawoo.netの構成 さて、それではまずPawooの構成を見ていきましょう。digすればわかりますがpawoo.netはAWS上に構成されています。数百台以上の物理サーバを常時運用しているピクシブであっても、さすがにこんなにはやく物理サーバは用
機械学習用チップの性能評価 : TPU の研究論文を公開 | Google Cloud 公式ブログ
私たち Google は 15 年前から、プロセッサに負担をかける機械学習を自社製品で使用してきました。機械学習を多用するあまり、まったく新しいカスタム機械学習アクセラレータ、Tensor Processing Unit（TPU）の設計にまで踏み込みました。 では、TPU は実際、どれくらい高速なのでしょうか。 私たちは先ごろ、米国カリフォルニア州シリコンバレーのコンピュータ歴史博物館で開催された NAE（National Academy of Engineering）の会合で TPU に関する講演を行うとともに、2015 年以来 Google のデータセンターで機械学習アプリケーションを実行しているこれらのカスタム チップの新たな情報に関する研究論文を公開しました。 この第 1 世代の TPU は推論フェーズを対象としています（モデルの訓練フェーズではなく、あらかじめ訓練されているモデル
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